Як бізнесу зекономити тисячі доларів на UGC завдяки реалістичним AI-аватарам. Кейс JustDone
- Катерина Мещерякова
- 3 години тому
- Читати 6 хв
Бізнеси регулярно витрачають сотні доларів на один UGC-ролик і змушені тестувати десятки таких варіацій, щоб знайти робочий маркетинговий концепт. У JustDone пішли іншим шляхом: команда навчилася створювати гіперреалістичних AI-аватарів, які не просто здешевили виробництво, а й повністю замінили класичний UGC у тестуванні креативів.
Микита Красун, Motion Designer у продукті JustDone by Boosters, розповів HBJ, як команда замінила класичний UGC гіперреалістичними AI-аватарами, які інструменти, підходи та внутрішні процеси допомагають створювати успішні креативи, та в яких сценаріях AI-аватари поки поступаються креаторам.
Чому ми відмовилися від класичного UGC
UGC-креативи добре працюють для побудови довіри: реальні люди у форматі сторітелінгу показують, як користуються продуктом, і яку цінність він дає. Я переконався в цьому ще до приходу в Boosters, коли працював з UGC. Саме цей досвід пізніше дозволив побачити різницю у підходах до креативів JustDone.
Зазвичай для одного UGC-креативу потрібно було створити 3–5 варіацій із різними людьми в кадрі. Навіть якщо текст залишався незмінним, різні персонажі допомагали зрозуміти, що саме впливає на результат: ідея, подача чи людина в кадрі.
З часом значне обмеження класичного UGC — вартість — стало очевидним. Кілька відео від одного креатора коштують від €200 до €400. Якщо одночасно тестувати кілька гіпотез, бюджет швидко зростає, але гарантії, що хоча б один концепт спрацює, немає.
Друга проблема — швидкість. Пошук креаторів, узгодження, продакшн і правки розтягували цикл тестування. Це особливо критично для продукту, який ще шукає робочий креативний концепт і потребує швидких ітерацій.
Після перших тестів такого підходу в JustDone стало зрозуміло: класичний UGC не відповідає нашому темпу роботи. Він вимагав забагато часу й бюджету для формату, який ми хотіли використовувати регулярно. Тому ми почали шукати альтернативу — дешевший, швидший і зручніший спосіб створювати креативи для постійного тестування.
Чому ми перейшли до AI-аватарів, і які переваги побачили першими
Оптимізація роботи з креаторами не знімає головного обмеження: виробництво креативів усе одно не швидке й дуже залежить від людського фактора. Тому ми сфокусувалися на форматі, який давав команді значно більше швидкості та контролю — AI-аватарах.
Це рішення стало для нас логічним з кількох причин.
AI-аватари скорочують шлях від ідеї до тесту: новий концепт можна створити в той же день і одразу запустити в рекламу. Це суттєво змінює роботу з гіпотезами, бо команда може швидше ітерувати й не чекати повного продакшн-циклу.
Це — інвестиція в експертизу. Нам було важливо спробувати новий інструмент, і водночас зрозуміти, який ефект дадуть згенеровані AI-аватари.
Більше контролю над контентом. У роботі з реальними людьми складно точно відтворити потрібну емоцію, інтонацію або настрій, особливо якщо це не природно для креатора. Хтось ніяковіє, хтось не потрапляє в потрібну емоцію — і це впливає на результат. З AI ми можемо точніше задавати подачу через промпт і швидше отримувати передбачуваний результат.
Якість відео стала окремим викликом. Для нас «гіперреалістичний» аватар — це не просто візуально якісне зображення, а відео, яке виглядає настільки природно, що користувач сприймає його як звичайний контент. Ми оцінювали результат за кількома критеріями:
коректний ліпсинк без помітних артефактів;
стабільний погляд;
природна міміка;
реалістичне світло й фон.
Створити гарне AI-відео сьогодні відносно нескладно, а от досягти відчуття натуральності — значно важче. Для цього нам довелося провести серію експериментів і знайти оптимальну комбінацію інструментів.
Від ідеї до десятків варіацій: як ми створюємо й масштабуємо креативи
Все починається з ідеї та референсів. Якщо ми прагнемо максимальної реалістичності, то спершу підбираємо сцени, які точно передають потрібний настрій, композицію та загальний стиль майбутнього креативу. Після цього поступово вибудовуємо візуал під саму ідею: працюємо із зовнішністю персонажів, кольорами, одягом і деталями середовища. Так кожна ітерація наближає нас до бажаного рівня реалізму та візуальної цілісності.
За створення концептів відповідають креативні маркетологи. Вони проводять дослідження, збирають референси й пишуть сценарії. Далі до процесу підключаються моушн-дизайнери, які «оживляють» ідею та надають їй фінального вигляду. Для нас це справді командна робота, де ми разом обговорюємо, як зробити сцену реалістичною, ділимося інструментами й підходами та шукаємо найкраще рішення для кожного кейсу.
Залежно від задачі ми використовуємо різні інструменти. Для зображень — Nano Banana і GPT image, для відео — Veo, Kling і Seedance. У кожного є свої сильні сторони, версії та конфігурації, які краще підходять для різних сценаріїв. Прийнятну картинку можна отримати в будь-якій із цих зв’язок, але якщо йдеться саме про гіперреалізм, то вирішальну роль відіграє поєднання інструментів. Наприклад, для реалістичних подкастів у нас добре працює зв’язка Nano Banana 2 + Kling 3.0 Omni.
У нас є внутрішня маркетингова метрика, яка показує, коли концепт вже можна вважати успішним або потенційно сильним. Якщо креатив відповідає цим показникам, маркетологи й дизайнери одразу починають думати над варіаціями. В цьому сенсі підхід до сценаріїв у генеративному AI суттєво адаптивніший за класичний UGC. У випадку з креатором ми обмежені тим, що він уже зняв, тоді як у згенерованих креативах можемо будь-якої миті щось змінити, переробити або додати.
До прикладу, можна змінити креатора, голос, кольори або навіть повністю оновити візуальний концепт, залишивши той самий меседж. Саме така гнучкість дає змогу знаходити нові успішні комбінації.
Економіка AI-креативів
Коли ми порівняли витрати, різниця виявилася дуже показовою. Підписка на генеративні інструменти обходиться нам приблизно у $250 на місяць. За ці гроші команда може створювати й тестувати сотні різних концептів.
Для порівняння, стільки ж коштує один пакет відео з реальним креатором. Але в цьому випадку ми отримуємо лише один концепт і обмежену кількість варіацій. Тобто за той самий бюджет AI дає нам значно більше простору для експериментів і, відповідно, більше шансів знайти креатив, який спрацює.
Швидкість виробництва контенту також суттєво зросла. Весь процес став значно простішим і швидшим. Нам більше не потрібно шукати креаторів, узгоджувати зйомки, чекати на сирі матеріали та координувати численні правки.
У середньому генерація одного відео займає до трьох годин. Звісно, багато залежить від складності самої ідеї. Якщо концепт передбачає кілька сцен, велику кількість деталей або різні варіації, додатковий час потребує не лише генерація, а й підготовка сценарію та промптів.
Ми не проводили A/B-тестів, коли AI-креативи й класичний UGC порівнювалися б в однакових умовах, тому робити однозначні висновки було б некоректно. Але бачимо, що результат насамперед залежить від того, наскільки добре реалізований сам креатив, і на яку аудиторію він розрахований.
Якщо ми працюємо з молодшою аудиторією, то якість виконання стає критично важливою. Такі користувачі швидко помічають будь-які ознаки штучності, тому аватар має виглядати максимально природно й переконливо. Старша аудиторія, як правило, сприймає AI-креативи спокійніше. Навіть якщо в ролику помітно, що людина згенерована, це не обов’язково впливає на результат.
Сильні сторони й обмеження AI-аватарів
Звісно, AI-аватари мають і свої обмеження. Найкраще вони працюють у форматах, де не потрібно багато складних рухів у повний зріст або взаємодії з предметами. Якщо ж такі сцени необхідні — згенеровані персонажі можуть поводитися неідеально.
Є й формати, де AI-креативи, на жаль, не дадуть бажаного результату. Так, ми б не використовували їх для брендових промороликів або для довгих розмовних відео. Тож це насамперед інструмент швидкого тестування гіпотез у середовищі, де треба змагатися за увагу користувача.
На старті ми свідомо ставилися до генеративного AI як до простору для експериментів. Не всі інструменти одразу давали той результат, який нас влаштовував, але це було очікувано. Технологія розвивається настільки швидко, що рішення, які ще кілька місяців тому виглядали сирими, сьогодні можуть забезпечувати зовсім інший рівень якості. Тому ми постійно тестуємо нові інструменти, стежимо за оновленнями й поступово вдосконалюємо власний процес.
При цьому я не вважаю, що AI-аватари повністю витіснять UGC-креаторів. Робота з реальними людьми, ймовірно, залишиться актуальною для великих брендів і продуктів, які готові інвестувати в дорожчий та складніший продакшн.
Для невеликих команд і бізнесів, яким треба швидко знайти робочі концепти, генеративний AI — дуже актуальна і доступна альтернатива.
П’ять принципів для перших тестів
Починати тестування AI-аватарів варто з того, щоб зрозуміти, яка цінність вашого продукту, яка ваша цільова аудиторія, і який меседж має донести креатив. Саме від цього залежить, чи вдасться отримати результат, а не від того, який сервіс ви оберете.
Ось кілька практичних порад, які допоможуть швидше запустити перші тести.
Почніть із чіткого концепту. Перш ніж генерувати відео, сформулюйте ключову ідею креативу, визначте цільову аудиторію та основний меседж. Без цього навіть найкращі інструменти не дадуть потрібного результату.
Не робіть висновків після перших спроб. Одна-дві невдалі генерації ще нічого не означають. Робота з AI-аватарами потребує часу, експериментів і постійного вдосконалення підходу.
Тестуйте різні сценарії використання. AI-аватари добре працюють не лише в класичних рекламних роликах, а й у форматах експертних коментарів, подкастів та UGC-креативів із закадровим голосом.
Використовуйте AI не лише для класичних рекламних роликів. Подібний підхід добре працює також у форматі подкастів, де потрібно показати розмову експертів, і в UGC-креативах із закадровим голосом. Тобто AI-аватари можна адаптувати до різних типів контенту залежно від задачі.
Пам’ятайте, що інструменти — лише частина успіху. Навіть найкращі сервіси не замінять сильну команду маркетологів і дизайнерів, яка розуміє аудиторію, вміє створювати концепти та аналізувати результати тестів.
Що насправді змінюють AI-аватари в маркетингу
Головний висновок, до якого ми дійшли: AI-аватари не замінюють класичний UGC, але суттєво змінюють підхід до тестування креативів. Вони дають змогу перевіряти десятки гіпотез за бюджет, який раніше вистачав лише на один UGC-пак.
Найкраще цей підхід працює в задачах, де критично важливі швидкість, велика кількість варіацій і можливість оперативно масштабувати успішні концепти. Особливо ефективним він виявився для SaaS, мобільних і вебпродуктів, де достатньо формату зі спікером у кадрі.
Водночас у складних сюжетних роликах і брендових кампаніях, де вирішальну роль відіграє емоційна достовірність, робота з реальними креаторами все ще має перевагу.
Для нас AI-аватари — це не просто спосіб скоротити витрати. Це інструмент, який змінює саму логіку перформанс-маркетингу. Якщо раніше створення креативів було довгим і дорогим процесом, то сьогодні ключову роль відіграють швидкість перевірки ідей і здатність команди швидко знаходити робочі концепти. І саме в цьому генеративний AI відкриває нові можливості.
